Google Vertex AI

AWS上のデータ蓄積と分析基盤をそのまま学習データに使え、大規模なML基盤を作り込めます。

SageMaker AIで学習からデプロイ、権限統制までを細かく設計でき、AWS中心の体制に馴染みます。

設定項目が多く作り込み前提のため、最小構成から素早く立ち上げたいチームには重く感じられます。

BigQueryのデータやGeminiを主役に据える使い方では、移行先の権限再設計が増え、Google Vertex AIの方が手数が少なく済みます。

Azure上でモデルの管理とデプロイを進めやすく、Microsoft基盤で固めたMLOpsに馴染みます。

MLflowやAzure DevOpsと連携でき、監査ログやガバナンスを重視する運用に向きます。

強みがAzure前提で発揮されるため、Google Cloud側のデータを扱うとサービス間の連携設計が増えます。

GeminiやBigQueryを学習の中心に置く構成では、同じGoogle Cloud内で完結するGoogle Vertex AIの方が配線が少なく済みます。

データレイクハウスとAI開発を同じ基盤に載せられ、大量データの前処理から学習まで一気通貫で進められます。

Mosaic AIでモデル提供と監視までつなげられ、データエンジニアと共同で運用しやすい構成です。

データ基盤としての作り込みが主役のため、生成AIを軸にしたい場合はモデル提供面の比重が相対的に小さくなります。

GeminiなどGoogle系の生成モデルを標準で使う用途では、Model Gardenから直接呼び出せるGoogle Vertex AIの方が始めやすいです。

AutoMLによるモデル生成とAI運用をまとめて使え、予測モデルの開発を短期間で立ち上げられます。

ビジネス部門でも扱える操作画面があり、モデル作成から監視までを現場に広げやすいです。

AutoMLの手軽さが中心のため、独自アーキテクチャを細かく組む高度なカスタマイズには物足りなさが出ます。

BigQueryやVertex AI Pipelinesと結び付けてGoogle Cloud上に作り込む場合は、Google Vertex AIの方が連携先が揃います。